大模型迈入“小而强”时代。
大模型迈入“小而强”时代。
近年,短视频生态的赛道迅猛崛起,围绕短视频而生的创作编辑工具在不断涌现,美图公司旗下专业手机视频编辑工具 ——Wink,凭借独创的视频画质修复能力独占鳌头,海内外用户量持续攀升。
近日,MIT CSAIL 的一个研究团队(一作为 MIT 在读博士陈博远)成功地将全序列扩散模型与下一 token 模型的强大能力统合到了一起,提出了一种训练和采样范式:Diffusion Forcing(DF)。
随着人工智能技术的快速发展,能够处理多种模态信息的多模态大模型(LMMs)逐渐成为研究的热点。通过整合不同模态的信息,LMMs 展现出一定的推理和理解能力,在诸如视觉问答、图像生成、跨模态检索等任务中表现出色。
Llama 3.1 终于现身了,不过出处却不是 Meta 官方。
不用H100,三台苹果电脑就能带动400B大模型。 背后的功臣,是GitHub上的一个开源分布式AI推理框架,已经斩获了2.5k星标。
超逼真的机器人小镇来了! 在这里,机器人可以像人一样在超市里购物
Scaling Law还没走到尽头,「小模型」逐渐成为科技巨头们的追赶趋势。Meta最近发布的MobileLLM系列,规模甚至降低到了1B以下,两个版本分别只有125M和350M参数,但却实现了比更大规模模型更优的性能。
多模态大模型(Multimodal Large Language Models,MLLMs)在不同的任务中表现出了令人印象深刻的能力,尽管如此,这些模型在检测任务中的潜力仍被低估。
数据是大语言模型(LLMs)成功的基石,但并非所有数据都有益于模型学习。